基于DEA—BC2的22所中醫藥大學科研經費效率分析

（陜西中醫藥大學計劃財務處 陜西咸陽712046）

一、引言

國家科技部及中醫藥管理局根據《“十三五”國家科技創新規劃》等總體部署，于2017年6月印發了《“十三五”中醫藥科技創新專項規劃》。在該《規劃》中，將中醫藥行業作為國民經濟的重要支柱、戰略新興產業發展，同時強調中醫藥繼承創新，產業升級的重要性，發掘出中醫藥產業的巨大潛力。現階段，我國醫藥產業的國民生產總值遠低于發達國家的平均水平，但由于我國人口基數大，醫藥產業的發展空間還是很大的。因此，發展中醫藥產業是提升醫藥產業發展水平的有效路徑之一。由于我國中醫藥產業并不注重內生性的技術創新，中醫藥產業的R&D水平一直不高。在國家對科技創新大量投入的情況下，對中醫藥類高校也是相當關注，希望能夠提高R&D水平和效率，推動產業發展升級，成為我國真正的核心競爭力和國民經濟支柱。

在我國的科研體系中，高校科研工作占據著重要的地位，也是國家科研實力的集中體現。尤其是近些年的國家自然科學獎、科技進步獎等，高校在獲獎名單中占比超過六成。這說明高校是我國技術創新的高地，是科技創新隊伍建設的中堅力量，同樣，高等中醫藥院校也是如此，所以分析高等中醫院校的R&D效率并提出建議，對實現提高高等中醫院校研發實力、實現我國醫藥產業發展目標具有重要意義。

二、研究方法

數據包絡分析（DEA）是研究經濟生產邊界的一種運籌學方法，用來測量決策單元的輸入與輸出的效率，判斷多決策單元格相對有效性。其中C2R模型與BC2模型作為DEA的兩大基本模型被廣泛應用于各個行業的效率分析。兩模型的差別在于規模收益是否恒定，C2R模型是在規模收益恒定（CRTS）的情況下評價總體效率，BC2模型則用于衡量可變的規模收益（VRTS）情況下評價純技術效率，而且，綜合效率是純技術效率與規模效率的乘積，輸出結果還體現松弛變量及規模收益情況，因此，本文利用BC2模型進行分析。BC2模型基于輸入的DEA模型如下所示：Minθ=VX，s.t.∑λjXj+S-=θX0，∑λjYj-S＋=y0，∑λj=1。 其中：λj≥0，j=1，2，...n，S-≥0，S＋≥0。θ表示目標決策單元輸入的權系數，VX表示目標決策輸出的最小值；Xj表示第j個部門的輸入；X0表示目標決策單元的輸入；Yj表示第j個部門的輸出；y0表示目標決策單元的輸出；λj表示輸入和輸出的權系數矩陣；S＋表示輸出的松弛變量，S-分別表示輸入的松弛變量。

最佳規模狀態下決策單元在管理和技術水平影響生產要素組合的是純技術效率，反映決策單元規模影響的規模效率，效率值等于1為有效，數值越低表示效率越差。在規模效率＜1，純技術效率=1的情況下，該決策單元的DEA弱有效；該兩項效率指標均＜1時，則決策單元格為DEA無效，說明此時投產量不匹配需要調整。BC2模型生成的結果文件中最后一列為規模收益，該結果反映的是產出增幅是否超過投入增幅，若超過則規模收益遞增，反之遞減，在相等的情況下收益不變。

三、變量及數據

本文主要以我國中醫藥大學的科研經費為研究對象，進行科研經費使用的效率分析。首先選擇合適的科研經費的產出變量。由于高等院校的R&D投入主要集中在科研經費以及科研人員上，產出具體體現在發表獲批科研課題、發表專著及學術論文上。因此文章選取科技經費投入（千元）、當年科技活動投入人數（人）作為研究的投入指標，將科研課題（項）、發表專著（本）及學術論文（篇）作為產出指標。表1為2016—2017年22所中醫藥大學投入產出指標描述性統計，可以初步看出平均投入量隨時間推移震蕩上升，平均產出量隨時間推移而增加，但具體的產出效率則需要通過DEA進行進一步討論。

表1 2016—2017年22所中醫藥大學投入產出指標描述性統計

四、研究結果

基于以上收集的基礎數據，通過Deap 2.1軟件進行效率分析，匯總梳理結果文件，整理出2016—2017年22所中醫藥大學R&D效率分析匯總結果，見表2。

表2 2016—2017年22所中醫藥大學R&D效率分析結果匯總

（一）基于DEA—BC2的DEA有效樣本。在2016—2017年兩年間有8所高校基本達到兩年DEA有效，即綜合效率、純技術效率、規模效率均為1，此時，松弛變量為0，規模收入不變。也就是說遼寧中醫藥大學、中國醫科大學、上海中醫藥大學、陜西中醫藥大學、浙江中醫藥大學、湖北中醫藥大學、廣州中醫藥大學、安徽中醫藥大學這兩年的R&D投入得到了充分利用。

（二）基于DEA—BC2的DEA弱有效和無效樣本。在2016—2017年的結果數據中，有3所高校，即長春中醫藥大學、黑龍江中醫藥大學以及廣西中醫藥大學，基本屬于DEA弱有效，規模效率＜1，純技術效率=1，規模收益遞增或者遞減。也就是說在當下規模的科研投入雖然得到了充分的利用，但未達到DEA有效，需要調整投入規模。在2016—2017年分析結果中剩下的11所高校就屬于DEA無效。具體體現在綜合效率、規模效率、純技術效率均＜1，規模收益遞增或者遞減。說明科研投入增長速度與產出速度不一致，規模狀態和生產要素組合都沒有實現最優狀態，需要進行調整，同時也體現了投入冗余，存在投入無效、資源浪費。觀察2016—2017年DEA—BC2模型結果可以得出，綜合效率、純技術效率和規模效率的平均值都呈現先下降后上升的U型變化態勢。從2017年結果數據來看，13所高等中醫藥院校各項效率指標高于平均水平，有7所高校的R&D投入效率顯示為DEA弱有效，5所高校的DEA無效。2016年10所高等中醫藥院校各項效率指標高于平均水平，有6所高校的R&D投入效率顯示為DEA弱有效，8所高校的DEA無效。

五、結論

本文通過對2016—2017年22所中醫藥大學的R&D投入產出進行DEA分析，結果顯示只有8所高校基本達到兩年DEA有效，3所DEA弱有效；各項效率指標呈現先下降后上升的U型態勢，說明科研投入效率仍需提高。其中純技術有效，規模無效的需要調整規模。這表明科研經費管理上存在一些問題，尤其是科研經費投入冗余。針對該問題，筆者建議建立健全科研經費管理體系，提高科研資源的優化配置，實現提高R&D投入產出的技術效益。在追求科研進步的同時也要注意優化科研資金的使用結構，加強科研人員管理，提高有效利用科研資金創造科研成果的意識。同時注意降低資金使用成本，達到同類別的大型儀器設備通過共享中心實現“一次采購、共同使用”的目標。另外，通過定期與不定期的科研評價機制，對科研經費投入產出績效進行評價，把風控提前到過程前與過程中，爭取實現投入無冗余，從而實現中醫藥產業研發活動的創新發展。